reference:https://blog.csdn.net/shichaog/article/details/51189711 https://blog.csdn.net/qq_36375505/article/details/81742680 (推荐) https://blog.csdn.net/lovewdmcwieg/article/details/79235229 https://blog.csdn.net/FPGADesigner/article/details/80694673

笔者在校的科研任务,需要用FPGA搭建OFDM通信系统,而OFDM的核心即是IFFT和FFT运算,因此本文通过Xilinx FFT IP核的使用总结给大家开个头,详细内容可查看官方文档PG109.关于OFDM理论背景,可参考如下博文:给"小白"图示讲解OFDM的原理 - CSDN博  https://blog.csdn.net/madongchunqiu/article/details/18614233/ 我们直接来看看FFT IP核配置界面: 由于OFDM接收机中大多是数据串并转换后

该ip用于实现N=2**m(m=3~16)点FFT的变换, 实现的数学类型包含: A)      定点全精度 B)      定点缩减位宽 C)      块浮点 每一级蝶型运算后舍入或者取整.对于N点运算.FFT还是逆FFT,scaling策略以及循环前缀的长度是执行时可配置的,可随帧改变,改变变换点数会复位FFT ip核. 有四种可选择的FFT的实现架构: 1)  PipelinedStreaming I/O 2)  Radix-4Burst I/O 3)  Radix-2Burst I/O

以1024点FFT为例, reg [9:0] scale_sch = 10'b11_10_01_01_01; 流水线结构中,将每个基 2 的蝶形处理单元视为一个阶段. 每个阶段进行一次数据的缩减,缩减的比例以此输入中对应阶段的两比特表示. 每阶段的两比特数可以是 3,2,1 或 0 ,它们表示了数据所需要移动的比特数. 上例共右移了3 + 2 + 1 + 1 + 1 = 8bit,即数据整体缩小了2^8 = 64倍. 注:在将数据原始位宽扩大到不会产生溢出后,缩放因子可根据Matlab定的缩放倍

前面一篇随笔叙述了关于MATLAB中FFT_HDL_Optimzed模块定点(IEEE754单精度float格式)二进制与十进制转换实现,有需要的往前翻一下即可.这一篇随笔将叙述 FFT HDL Optimized 模块实现 8192 burst Radix 2 结构的定点 FFT (定点格式依照 IEEE-754 single-precision format,小数为 23 位二进制精度),并通过 Xilinx LogiCORE FFT MEX Function interface 进行单精度

转载自:http://blog.csdn.net/aeecren/article/details/67644363:个人觉得写的很详细,值得一看 在数字信号处理中,FFT变换是经常使用到的,在DSP中自己编写的FFT变换函数通常会存在计算效率太慢的问题,有时需要调用DSP函数库自带的变换函数.但是,DSP在对FFT运算效率优化的同时,对于函数的调用方式也就有了比较多的要求,下面结合自己的调试经验做一下简单的介绍. 1.准备工作 DSP的数字信号处理的一系列函数都在C28x_FPU_Lib.lib

一.输入格式 (1)输入分片记录 ①JobClient通过指定的输入文件的格式来生成数据分片InputSplit: ②一个分片不是数据本身,而是可分片数据的引用: ③InputFormat接口负责生成分片: 源码位置:org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input包(新) org.apache.hadoop.mapred.lib 包(旧) 查看其中FileInputFormat类中的getSplits()方法: computeSplitSize()函数决定分片大小:

2014年8月1日,经过很长时间的上网查阅资料,走了很多弯路,终于可以成功使用Graph工具仿真波形了,虽然这个的确很简单,但是经过自己摸索出来的,兴奋之情难于言表. 明天就是七夕了,刚和女朋友分手的我,有点小郁闷.不发牢骚了,最后一句,祝天下所有有缘人都是失散多年的兄妹. /***************************我是华丽的分割线君*******************************/ 1.连上仿真器,运行代码,在需要观察的地方打上断点.(这个就不细说了) 2.打开Gr

Hadoop代码测试环境:Hadoop2.4 应用:在对数据需要进行一定条件的过滤和简单处理的时候可以使用自定义输入文件格式类. Hadoop内置的输入文件格式类有: 1)FileInputFormat<K,V>这个是基本的父类,我们自定义就直接使用它作为父类: 2)TextInputFormat<LongWritable,Text>这个是默认的数据格式类,我们一般编程,如果没有特别指定的话,一般都使用的是这个:key代表当前行数据距离文件开始的距离,value代码当前行字符串:

Hadoop代码測试环境:Hadoop2.4 应用:在对数据须要进行一定条件的过滤和简单处理的时候能够使用自己定义输入文件格式类. Hadoop内置的输入文件格式类有: 1)FileInputFormat<K,V>这个是主要的父类,我们自己定义就直接使用它作为父类: 2)TextInputFormat<LongWritable,Text>这个是默认的数据格式类,我们一般编程,假设没有特别指定的话,一般都使用的是这个:key代表当前行数据距离文件開始的距离,value代码当前行字符串

输入格式 1.输入分片与记录  2.文件输入  3.文本输入  4.二进制输入  5.多文件输入  6.数据库格式输入 详细的介绍:https://blog.csdn.net/py_123456/article/details/79766573 1.输入分片与记录 1.JobClient通过指定的输入文件的格式来生成数据分片InputSplit.  2.一个分片不是数据本身,而是可分片数据的引用.  3.InputFormat接口负责生成分片. InputFormat 负责处理MR的输入部分,有

原文地址:http://www.cnblogs.com/NickQ/p/8541156.html 测试环境:单片机:STM32F407ZGT6 IDE:Keil5.20.0.0 固件库版本:STM32F4xx_DSP_StdPeriph_Lib_V1.4.0 第二部分:本教程使用DSP——lib库的方式,进行FFT运算. 上一篇教程STM32F4使用FPU+DSP库进行FFT运算的测试过程一 ,进行FFT运算的是void arm_cfft_radix4_f32(const arm_cfft_ra

FFT和NTT学习笔记 算法导论 参考(贺) http://picks.logdown.com/posts/177631-fast-fourier-transform https://blog.csdn.net/qq_38944163/article/details/81835205 https://www.cnblogs.com/RabbitHu/p/FFT.html [TOC] 概述 目的 以$O(nlg_n)$的时间复杂度计算多项式乘法 多项式的表达 系数表达: \(\{a_0, a_1,

一.前言 FPGA以擅长高速并行数据处理而闻名,从有线/无线通信到图像处理中各种DSP算法,再到现今火爆的AI应用,都离不开卷积.滤波.变换等基本的数学运算.但由于FPGA的硬件结构和开发特性使得其对很多算法不友好,之前本人零散地总结和转载了些基本的数学运算在FPGA中的实现方式,今天做一个系统的总结归纳. 二.FPGA中的加减乘除 1.硬件资源 Xilinx 7系列的FPGA中有DSP Slice ,叫做“DSP48E1”这一专用硬件资源,这是一个功能强大的计算单元,单就用于基本运算的部分有加

Oracle手边常用70则脚本知识汇总 作者:白宁超 时间:2016年3月4日13:58:36 摘要: 日常使用oracle数据库过程中,常用脚本命令莫不是用户和密码.表空间.多表联合.执行语句等常规操作.另外表的导入导出也很常用,这些脚步命令之前都做有总结,今统一整理出最为常用的语句,使用方便而已.其中文档是笔者数年整理所得. 1 数据库基本介绍 2 数据库使用的注意事项 3 数据库生成的默认用户 4 修改用户密码 5 Spool截取屏幕内容 6 SQl语句参数值设置 7 创建用户与密码 8 

第一部分:              初识Hadoop 一.             谁说大象不能跳舞 业务数据越来越多,用关系型数据库来存储和处理数据越来越感觉吃力,一个查询或者一个导出,要执行很长时间,这是因为数据的吞吐量太大了,导致整个程序看上去像一只体型庞大.行动笨拙的大象. Hadoop天生就是来解决数据吞吐量太大的,它可以使大数据的存储和处理变的快速.使得应用程序运行的更加的轻盈.像<Hadoop权威指南>封皮上那句话:"谁说大象不能跳舞?!". 二.     

https://my.oschina.net/itblog/blog/275294 摘要: 本文通过一个例子,详细介绍Hadoop 的 MapReduce过程. 分析MapReduce执行过程 MapReduce运行的时候,会通过Mapper运行的任务读取HDFS中的数据文件,然后调用自己的方法,处理数据,最后输出.Reducer任务会接收Mapper任务输出的数据,作为自己的输入数据,调用自己的方法,最后输出到HDFS的文件中.整个流程如图: Mapper任务的执行过程详解 每个Mapper任

Java媒体框架(JMF)使你能够编写出功能强大的多媒体程序,却不用关心底层复杂的实现细节.JMF  API的使用相对比较简单,但是能够满足几乎所有多媒体编程的需求.在这篇文章中,我将向你介绍如何用很少的代码就编写出多媒体程序. Java多媒体框架(JMF)中包含了许多用于处理多媒体的API.它是一个相当复杂的系统,完全了解这个系统可能需要花上几周的时间,但是这篇文章将主要介绍JMF的几个核心接口和类,然后通过一个简单的例子向你展示如何利用该接口进行编程. JMF目前的最新版本是2.1,Sun通

背景 目前互联网上充斥着大量的关于RESTful API(为了方便,以后API和RESTful API 一个意思)如何设计的文章,然而却没有一个"万能"的设计标准:如何鉴权?API格式如何?你的API是否应该加入版本信息?当你开始写一个app的时候,特别是后端模型部分已经写完的时候,你不得不殚精竭虑的设计和实现自己app的public API部分.因为一旦发布,对外发布的API将会很难改变. 在给SupportedFu设计API的时候,我试图以实用的角度来解决上面提到的问题.我希望可以

上一节以WordCount分析了MapReduce的基本执行流程,但并没有从框架上进行分析,这一部分工作在后续慢慢补充.这一节,先剖析一下作业提交过程. 在分析之前,我们先进行一下粗略的思考,如果要我们自己设计分布式计算,应该怎么设计呢?假定有100个任务要并发执行,每个任务分别针对一块数据,这些数据本身是分布在多个机器上的,主要面临哪些问题? 1.数据如何分布是首先面临的问题,可能也是影响分布式计算性能的最关键问题.一个超大文件,按照哪种方式切割开来,分别丢到不同的机器?Hadoop的答案是按